[MySQL优化案例]系列 — slave延迟很大优化方法

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS PostgreSQL,高可用系列 2核4GB
云数据库 RDS MySQL,高可用系列 2核4GB
简介: [MySQL优化案例]系列 — slave延迟很大优化方法

备注:插图来自网络搜索,如果觉得不当还请及时告知 :)


一般而言,slave相对master延迟较大,其根本原因就是slave上的复制线程没办法真正做到并发。简单说,在master上是并发模式(以InnoDB引擎为主)完成事务提交的,而在slave上,复制线程只有一个sql thread用于binlog的apply,所以难怪slave在高并发时会远落后master。


ORACLE MySQL 5.6版本开始支持多线程复制,配置选项 slave_parallel_workers 即可实现在slave上多线程并发复制。不过,它只能支持一个实例下多个 database 间的并发复制,并不能真正做到多表并发复制。因此在较大并发负载时,slave还是没有办法及时追上master,需要想办法进行优化。


另一个重要原因是,传统的MySQL复制是异步(asynchronous)的,也就是说在master提交完后,才在slave上再应用一遍,并不是真正意义上的同步。哪怕是后来的Semi-sync Repication(半同步复制),也不是真同步,因为它只保证事务传送到slave,但没要求等到确认事务提交成功。既然是异步,那肯定多少会有延迟。因此,严格意义上讲,MySQL复制不能叫做MySQL同步(处女座的面试官有可能会在面试时把说成MySQL同步的一律刷掉哦)。


另外,不少人的观念里,slave相对没那么重要,因此就不会提供和master相同配置级别的服务器。有的甚至不但使用更差的服务器,而且还在上面跑多实例。


综合这两个主要原因,slave想要尽可能及时跟上master的进度,可以尝试采用以下几种方法:

  1. 采用MariaDB发行版,它实现了相对真正意义上的并行复制,其效果远比ORACLE MySQL好的很多。在我的场景中,采用MariaDB作为slave的实例,几乎总是能及时跟上master。如果不想用这个版本的话,那就老实等待官方5.7大版本发布吧;
    关于MariaDB的Parallel Replication具体请参考:Replication and Binary Log Server System Variables#slave_parallel_threads - MariaDB Knowledge Base
  2. 每个表都要显式指定主键,如果没有指定主键的话,会导致在row模式下,每次修改都要全表扫描,尤其是大表就非常可怕了,延迟会更严重,甚至导致整个slave库都被挂起,可参考案例:mysql主键的缺少导致备库hang
  3. 应用程序端多做些事,让MySQL端少做事,尤其是和IO相关的活动,例如:前端通过内存CACHE或者本地写队列等,合并多次读写为一次,甚至消除一些写请求;
  4. 进行合适的分库、分表策略,减小单库单表复制压力,避免由于单库单表的的压力导致整个实例的复制延迟;
  5. 其他提高IOPS性能的几种方法,根据效果优劣,我做了个简单排序:
  • 更换成SSD,或者PCIe SSD等IO设备,其IOPS能力的提升是普通15K SAS盘的数以百倍、万倍,甚至几十万倍计;
  • 加大物理内存,相应提高InnoDB Buffer Pool大小,让更多热数据放在内存中,降低发生物理IO的频率;
  • 调整文件系统为 XFS 或 ReiserFS,相比ext3可以极大程度提高IOPS能力。在高IOPS压力下,相比ext4有更稳健的IOPS表现(有人认为 XFS 在特别的场景下会有很大的问题,但我们除了剩余磁盘空间少于10%时引发丢数据外,其他的尚未遇到);
  • 调整RAID级别为raid 1+0,它相比raid1、raid5等更能提高IOPS性能。如果已经全部是SSD设备了,可以2块盘做成RAID 1,或者多快盘做成RAID 5(并且可以设置全局热备盘,提高阵列容错性),甚至有些土豪用户直接将多块SSD盘组成RAID 50;
  • 调整RAID的写cache策略为WB或FORCE WB,详情请参考:常用PC服务器阵列卡、硬盘健康监控 以及 PC服务器阵列卡管理简易手册
  • 调整内核的io scheduler,优先使用deadline,如果是SSD,则可以使用noop策略,相比默认的cfq,个别情况下对IOPS的性能提升至少是数倍的。

其他更多方法,欢迎大家帮忙补充 :)



相关实践学习
每个IT人都想学的“Web应用上云经典架构”实战
本实验从Web应用上云这个最基本的、最普遍的需求出发,帮助IT从业者们通过“阿里云Web应用上云解决方案”,了解一个企业级Web应用上云的常见架构,了解如何构建一个高可用、可扩展的企业级应用架构。
MySQL数据库入门学习
本课程通过最流行的开源数据库MySQL带你了解数据库的世界。   相关的阿里云产品:云数据库RDS MySQL 版 阿里云关系型数据库RDS(Relational Database Service)是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务,提供容灾、备份、恢复、迁移等方面的全套解决方案,彻底解决数据库运维的烦恼。 了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/rds/mysql 
相关文章
|
4月前
|
人工智能 运维 关系型数据库
数据库运维:mysql 数据库迁移方法-mysqldump
本文介绍了MySQL数据库迁移的方法与技巧,重点探讨了数据量大小对迁移方式的影响。对于10GB以下的小型数据库,推荐使用mysqldump进行逻辑导出和source导入;10GB以上可考虑mydumper与myloader工具;100GB以上则建议物理迁移。文中还提供了统计数据库及表空间大小的SQL语句,并讲解了如何使用mysqldump导出存储过程、函数和数据结构。通过结合实际应用场景选择合适的工具与方法,可实现高效的数据迁移。
710 1
|
4月前
|
SQL 缓存 关系型数据库
MySQL 慢查询是怎样优化的
本文深入解析了MySQL查询速度变慢的原因及优化策略,涵盖查询缓存、执行流程、SQL优化、执行计划分析(如EXPLAIN)、查询状态查看等内容,帮助开发者快速定位并解决慢查询问题。
162 0
|
12天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
Mysql数据恢复—Mysql数据库delete删除后数据恢复案例
本地服务器,操作系统为windows server。服务器上部署mysql单实例,innodb引擎,独立表空间。未进行数据库备份,未开启binlog。 人为误操作使用Delete命令删除数据时未添加where子句,导致全表数据被删除。删除后未对该表进行任何操作。需要恢复误删除的数据。 在本案例中的mysql数据库未进行备份,也未开启binlog日志,无法直接还原数据库。
|
2月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL数据库中进行日期比较的多种方法介绍。
以上方法提供了灵活多样地处理和对比MySQL数据库中存储地不同格式地日子信息方式。根据实际需求选择适当方式能够有效执行所需操作并保证性能优化。
235 10
|
2月前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
降低MySQL高CPU使用率的优化策略。
通过上述方法不断地迭代改进,在实际操作中需要根据具体场景做出相对合理判断。每一步改进都需谨慎评估其变动可能导致其他方面问题,在做任何变动前建议先在测试环境验证其效果后再部署到生产环境中去。
96 6
|
3月前
|
SQL Oracle 关系型数据库
比较MySQL和Oracle数据库系统,特别是在进行分页查询的方法上的不同
两者的性能差异将取决于数据量大小、索引优化、查询设计以及具体版本的数据库服务器。考虑硬件资源、数据库设计和具体需求对于实现优化的分页查询至关重要。开发者和数据库管理员需要根据自身使用的具体数据库系统版本和环境,选择最合适的分页机制,并进行必要的性能调优来满足应用需求。
128 11
|
3月前
|
存储 SQL 关系型数据库
MySQL 核心知识与索引优化全解析
本文系统梳理了 MySQL 的核心知识与索引优化策略。在基础概念部分,阐述了 char 与 varchar 在存储方式和性能上的差异,以及事务的 ACID 特性、并发事务问题及对应的隔离级别(MySQL 默认 REPEATABLE READ)。 索引基础部分,详解了 InnoDB 默认的 B+tree 索引结构(多路平衡树、叶子节点存数据、双向链表支持区间查询),区分了聚簇索引(数据与索引共存,唯一)和二级索引(数据与索引分离,多个),解释了回表查询的概念及优化方法,并分析了 B+tree 作为索引结构的优势(树高低、效率稳、支持区间查询)。 索引优化部分,列出了索引创建的六大原则
|
3月前
|
存储 SQL 关系型数据库
MySQL 动态分区管理:自动化与优化实践
本文介绍了如何利用 MySQL 的存储过程与事件调度器实现动态分区管理,自动化应对数据增长,提升查询性能与数据管理效率,并详细解析了分区创建、冲突避免及实际应用中的关键注意事项。
130 0
|
4月前
|
关系型数据库 MySQL
MySQL字符串拼接方法全解析
本文介绍了四种常用的字符串处理函数及其用法。方法一:CONCAT,用于基础拼接,参数含NULL时返回NULL;方法二:CONCAT_WS,带分隔符拼接,自动忽略NULL值;方法三:GROUP_CONCAT,适用于分组拼接,支持去重、排序和自定义分隔符;方法四:算术运算符拼接,仅适用于数值类型,字符串会尝试转为数值处理。通过示例展示了各函数的特点与应用场景。
|
18天前
|
缓存 关系型数据库 BI
使用MYSQL Report分析数据库性能(下)
使用MYSQL Report分析数据库性能
56 3

推荐镜像

更多